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實戰大數據:客戶定位與精準營銷 [Big Data]

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李軍 著



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發表於2024-12-14


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齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302401520
版次:1
商品編碼:11758172
品牌:清華大學
包裝:平裝
外文名稱:Big Data
開本:16開
齣版時間:2015-08-01
用紙:膠版紙
頁數:362
字數:381000
正文語種:中文

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具體描述

産品特色

編輯推薦

  超簡單!理論結閤實戰,通過70多個案例解說,助您快速精通客戶定位和營銷!
  全圖解!以圖展示文字,通過300多張圖片,助您一看就懂大數據的實際應用!
  為什麼您讀不懂客戶?開發不瞭、留不住?
  為什麼您的營銷失敗?錢花去瞭、沒效果?
  移動互聯網時代,企業怎麼成功轉型、跨界?
  APP、O2O、LBS等技巧您是否已充分應用?
  《實戰大數據:客戶定位與精準營銷》將詳細解答以上的一係列問題。在營銷領域,傳統的廣撒網式的營銷模式已經逐漸過時瞭,尤其是當互聯網和移動互聯網得到廣泛應用之後,企業獲取用戶數據比以前容易得多,再加上大數據技術的日漸成熟,利用數據對客戶進行定位、實現産品的精準營銷越來越容易,而且市場也需要精準營銷。
  為此,筆者通過不斷總結和實踐,編寫瞭這本《實戰大數據:客戶定位與精準他營銷》。本書從實用性的角度齣發,將大數據與營銷技巧有機結閤,使企業在學習相關方法後能夠真正運用到實際的産品營銷中,並獲得更大的收益。

內容簡介

  《實戰大數據:客戶定位與精準營銷》是一本關於“客戶定位+精準營銷”的大數據實戰寶典,通過15個專題內容、70多個案例,幫你迅速抓住大訂單、大客戶,並通過O2O、APP、LBS、微信、微博、微視的大數據營銷技巧,實現利潤猛增!
  《實戰大數據:客戶定位與精準營銷》有兩大特色,一是實用,實戰性強,將抽象的大數據落地到具體行業應用上;二是易懂,內容全麵,方法多種多樣,通過大數據與移動互聯網各種微營銷工具相結閤。
  《實戰大數據:客戶定位與精準營銷》包括客戶行為精準分析、客戶精準定位、大客戶篩選與定位、提升客戶很好體驗、客戶關係管理、産品信息的精準營銷、互聯網大數據精準營銷、移動互聯網大數據精準營銷、APP大數據精準營銷、微信大數據精準營銷、QQ大數據精準營銷、O2O大數據精準營銷、視頻大數據精準營銷、微博大數據精準營銷等內容。
  《實戰大數據:客戶定位與精準營銷》適閤對大數據、客戶分析和營銷感興趣的所有讀者,特彆是客戶分析人員、企業營銷人員、創業人員和互聯網相關行業人士。

目錄

第1 篇 客戶定位篇
第1 章 客戶行為精準分析
1.1 將數據變廢為寶
1.1.1 數據的收集
1.1.2 數據的挖掘
1.1.3 數據的分析
1.1.4 數據的應用
1.2 客戶行為分析
1.2.1 客戶類彆分析
1.2.2 影響客戶行為的因素分析
1.2.3 重點數據分析
1.2.4 商業行為分析
1.2.5 客戶忠誠度分析
1.3 客戶特徵分析
1.3.1 目標消費群體分析
1.3.2 用戶行為習慣
1.3.3 客戶心理分析
1.3.4 客戶需求分析
1.4 客戶行為分析工具
1.4.1 Userfly
1.4.2 ClickTale
1.4.3 Mouseflow
1.4.4 mixpanel
1.4.5 測眼儀
Combat Big Data
實戰大數據:客戶定位和精準營銷
第2 章 客戶精準定位
2.1 客戶精準定位如何實現
2.1.1 客戶精準定位與客戶屬性
2.1.2 精準定位是企業營銷戰略的基本要素
2.1.3 客戶群定位
2.1.4 做好客戶細分
2.1.5 客戶精準定位的方法
2.2 企業品牌客戶定位的方法
2.2.1 什麼是企業品牌
2.2.2 什麼是品牌定位
2.2.3 大數據下品牌客戶定位策略
2.3 客戶精準定位的行業技巧
2.3.1 零售行業的客戶精準定位
2.3.2 房地産行業的客戶精準定位
2.3.3 餐飲行業的客戶精準定位
2.3.4 汽車行業的客戶精準定位
第3 章 大客戶篩選與定位
3.1 如何進行目標客戶的篩選
3.1.1 為什麼要對客戶進行篩選
3.1.2 入圍客戶的基本資格和條件
3.1.3 什麼樣的客戶是好客戶
3.1.4 客戶的地理位置和區域條件
3.1.5 目標客戶的篩選方法
3.1.6 有效地篩選目標客戶
3.1.7 小客戶可能成為好客戶
3.1.8 大客戶的風險也大
3.2 如何利用大數據找到大客戶
3.2.1 數據是找到大客戶的基礎
3.2.2 如何利用數據
3.2.3 用數據全麵分析客戶
第4 章 提升客戶最佳體驗
4.1 大數據創造最佳客戶體驗
4.1.1 客戶體驗是留住客戶的重要手段
4.1.2 客戶體驗提升用戶的忠誠度
4.1.3 利用大數據提高客戶的滿意度
4.1.4 大數據促進個性化服務
4.2 改善客戶體驗的大數據工具
4.2.1 Oracle:集成式信息技術改善客戶體驗
4.2.2 思迪博MDM:主數據管理改善客戶體驗
4.2.3 IBM:InfoSphere 大數據分析平颱
4.2.4 Google:BigQuery
4.2.5 亞馬遜:彈性MapReduce
4.2.6 英特爾:Hadoop 商業發行版
4.2.7 微軟:PDW、SQL Serv2
4.2.8 NetApp:StorageGRID
4.2.9 惠普:Vertica 分析平颱
4.2.10 Sybase:Sybase IQ 關係型數據庫
4.3 大數據改善客戶體驗應用案例
4.3.1 英國酒吧用大數據分析客戶喝什麼
4.3.2 大數據帶給觀眾逼真的影視特效
4.3.3 大數據讓無人駕駛成為可能
4.3.4 大數據保障行車安全
4.3.5 大數據告訴你他(她)是否靠譜
4.3.6 安聯全球救援成功實施
第5 章 客戶關係管理
5.1 認識客戶關係管理
5.1.1 什麼是CRM
5.1.2 CRM 的功能
5.1.3 建立強大CRM 的好處
5.1.4 如何選擇CRM 軟件
5.1.5 CRM 應用模式
5.2 大數據與CRM 營銷
5.2.1 大數據客戶管理的潛質
5.2.2 大數據與CRM 的發展
5.2.3 CRM 與大數據加速走嚮融閤
5.2.4 大數據在CRM 中的具體應用
5.3 大數據客戶關係管理應用案例
5.3.1 北京移動用大數據增強競爭力
5.3.2 人人遊戲網用大數據瞭解玩傢
5.3.3 Farmeron 用大數據促成農業增産
5.3.4 迪士尼用大數據提升遊客樂趣
第2 篇 精準營銷篇
第6 章 産品信息的精準營銷
6.1 瞭解精準營銷
6.1.1 什麼是精準營銷
6.1.2 精準營銷的前提
6.1.3 精準營銷的方法
6.2 企業産品的大數據營銷策略
6.2.1 大數據提升企業核心競爭力

CONTENTS
目錄
6.2.2 企業産品的精準信息投放步驟
6.2.3 大數據精準營銷的依據和方式
6.2.4 産品信息精準推廣形式
6.2.5 企業廣告精準分發技術
6.2.6 科學地投放産品營銷信息
6.3 産品信息精準營銷案例
6.3.1 HSE24 利用大數據降低退貨率
6.3.2 《紙牌屋》實現影視信息的精準營銷
6.3.3 “哆啦寶”打造精準營銷平颱
6.3.4 上品摺扣的全渠道精準營銷
第7 章 互聯網大數據精準營銷
7.1 互聯網精準營銷創造全新價值
7.1.1 互聯網是大勢所趨
7.1.2 互聯網營銷中需要做的工作
7.1.3 被互聯網包圍的客戶
7.1.4 大數據下的電子商務營銷
7.2 互聯網大數據精準營銷方法
7.2.1 搜索引擎營銷
7.2.2 即時通信營銷
7.2.3 病毒式營銷
7.2.4 網絡口碑營銷
7.2.5 網絡直復營銷
7.2.6 網絡軟文營銷
7.3 互聯網大數據精準營銷案例
7.3.1 迅雷看看用大數據分析用戶
7.3.2 大數據助力樂蜂網精準營銷
7.3.3 京東用大數據造就電商巨頭
7.3.4 大數據讓AdTime 精準投放廣告

Combat Big Data
實戰大數據:客戶定位和精準營銷
7.3.5 PPTV 用大數據打造個性化用戶體驗
第8 章 移動互聯網大數據精準營銷
8.1 瞭解移動互聯網營銷
8.1.1 什麼是移動終端
8.1.2 什麼是移動互聯網
8.1.3 什麼是移動營銷
8.1.4 移動互聯網的用戶分析
8.1.5 移動營銷的主流類型
8.1.6 二維碼助移動營銷一臂之力
8.2 移動互聯網大數據精準營銷該怎麼做
8.2.1 大數據與移動互聯網
8.2.2 大數據幫助移動互聯網實現精準營銷
8.2.3 移動電商的大數據精準營銷策略
8.3 移動互聯網大數據精準營銷案例
8.3.1 電子二維碼促進會員消費
8.3.2 火爆的女性精準導購社區
8.3.3 Third Love 的特殊營銷使命
8.3.4 酒店用大數據實現快捷訂房
第9 章 APP 大數據精準營銷
9.1 瞭解APP 營銷
9.1.1 什麼是APP
9.1.2 什麼是APP 營銷
9.1.3 APP 營銷模式
9.2 APP 大數據精準營銷的方法
9.2.1 什麼是LBS 位置精準定位
9.2.2 LBS 的應用模式

CONTENTS
目錄
9.2.3 LBS 需要數據支撐
9.2.4 APP 精準營銷需要大數據
9.2.5 大數據實現APP 的精準營銷
9.3 APP 大數據精準營銷案例
9.3.1 大數據實現一嗨租車APP 營銷
9.3.2 沃爾瑪用APP 幫你選購
9.3.3 優衣庫的創意服務APP
9.3.4 領先亞洲酒店預訂的Agoda APP
9.3.5 海底撈APP 帶來多功能豐富體驗
9.3.6 塔吉特APP 幫助用戶找商品
9.3.7 可口可樂的植入式營銷
第10 章 微信大數據精準營銷
10.1 瞭解微信營銷
10.1.1 不平凡的微信營銷平颱
10.1.2 微信營銷的基本功能
10.1.3 微信營銷知多少
10.1.4 微信營銷的6 大模式
10.2 大數據實現微信精準營銷
10.2.1 大數據時代微信的營銷環境
10.2.2 大數據下的微信營銷更有價值
10.2.3 大數據讓微信營銷更精準
10.3 微信大數據精準營銷案例
10.3.1 微信賣水果,每月狂賺4 萬
10.3.2 南航用微信實現精準服務
10.3.3 布丁酒店的微信客戶訂房服務
10.3.4 餐飲行業巧用LBS 定位
10.3.5 歐派電動車的精準互動
10.3.6 微信賣酒,月銷5 萬

Combat Big Data
實戰大數據:客戶定位和精準營銷
10.3.7 微信讓景區避擁堵
第11 章 QQ 大數據精準營銷
11.1 QQ 是精準營銷的寶庫
11.1.1 強大的QQ 營銷平颱
11.1.2 QQ 精準營銷必會的功能
11.1.3 QQ 賬號設置技巧
11.1.4 精準添加QQ 好友
11.1.5 營銷交流的5 大技巧
11.1.6 QQ 空間營銷的具體應用
11.2 大數據讓QQ 營銷更精準
11.2.1 大數據開闢QQ 精準營銷新路徑
11.2.2 大數據實現QQ 精準營銷
11.3 QQ 大數據精準營銷案例
11.3.1 紅米在QQ 空間成功營銷解析
11.3.2 西瓜皮上的QQ 營銷
11.3.3 聯想筆記本的QQ 秀徽章
第12 章 O2O 大數據精準營銷
12.1 走進O2O 營銷世界
12.1.1 生活在O2O 世界裏
12.1.2 O2O 營銷的策略
12.1.3 O2O 模式的核心
12.1.4 O2O 的營銷策略
12.1.5 O2O 的營銷平颱
12.2 大數據實現O2O 精準營銷
12.2.1 大數據對於O2O 營銷的重要性
12.2.2 大數據下O2O 的營銷模式
12.2.3 大數據讓O2O 營銷更精準
12.3 O2O 大數據精準營銷案例
12.3.1 寶島眼鏡的O2O 營銷之路
12.3.2 日本麥當勞的O2O 精準營銷
12.3.3 阿裏巴巴O2O 實現綫上綫下閤作共贏
12.3.4 聚美優品實現O2O 雙渠道營銷
12.3.5 大悅城的O2O 精準營銷
12.3.6 美特斯邦威的O2O 雙綫營銷戰略
第13 章 大數據下的視頻精準營銷
13.1 繪聲繪色的視頻營銷
13.1.1 視頻營銷知多少
13.1.2 視頻營銷之微視頻營銷
13.1.3 視頻營銷的商業價值
13.1.4 視頻營銷的技巧
13.1.5 視頻營銷的營銷策略
13.2 大數據讓視頻營銷更精準
13.2.1 數據是視頻營銷的幕後推手
13.2.2 數據化的視頻精準營銷
13.3 大數據視頻精準營銷案例
13.3.1 節目冠名也是精準營銷
13.3.2 彆剋轎跑係十二星座微電影
13.3.3 《I Know U》的産品植入
第14 章 大數據下的微博精準營銷
14.1 微博營銷知多少
14.1.1 瞭解微博營銷
14.1.2 微博營銷的優勢
14.1.3 微博營銷的步驟
14.1.4 微博營銷的商業價值
14.2 大數據實現微博精準營銷
14.2.1 微博精準營銷的五大要素
14.2.2 用大數據精準尋找用戶
14.2.3 大數據下微博精準營銷策略
14.3 大數據微博精準營銷案例
14.3.1 伊利微博打造“我的世界杯”
14.3.2 京東聯手騰訊微博吸納粉絲
14.3.3 凡客誠品用微博服務用戶第
15 章 大數據精準營銷在各個行業的應用
15.1 大數據在餐飲行業的精準營銷
15.1.1 農夫山泉用大數據精準賣水
15.1.2 “好友美食”為你找餐館
15.1.3 絕味用大數據賣鴨脖
15.2 大數據在金融行業的精準營銷
15.2.1 工商銀行用大數據試水精準營銷
15.2.2 交通銀行用大數據構建營銷係統
15.2.3 浦發銀行的“電商通”
15.2.4 招商銀行大數據下的創新營銷
15.2.5 平安財險用大數據擴張業務
15.3 大數據在銷售行業的精準營銷
15.3.1 柚子捨用數據揭開“美麗真相”
15.3.2 “丁丁優惠”精準營銷助手
15.3.3 耐剋用大數據定位新産品
15.4 大數據在汽車行業的精準營銷
15.4.1 福特用大數據來製造皮卡
15.4.2 比亞迪的大數據精準營銷之路

精彩書摘

  《實戰大數據:客戶定位與精準營銷》:
  Big Query是Google於2011年底正式推齣的一項Web服務,通過該服務,開發者可以使用Google的架構來運行SQL語句對超大型的數據庫進行操作。即Big Query可以對開發者上傳的超大型數據進行直接交互式分析,開發者無需投資建立自己的數據中心。Big Query引擎可以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數據,並且可馬上得到分析結果。
  BigQuery服務提供瞭全新的RESTAPI,開發人員可以將此項服務編譯進他們的代碼中,並且可以有效地實現多任務管理及權限控製。查詢的數據錶還可以導齣到Google的雲存儲服務中。
  4.2.5 亞馬遜:彈性MapReduce
  亞馬遜公司成立於1995年,是美國最大的網絡電子商務公司,總部位於華盛頓州的西雅圖,也是網絡上最早開始經營電子商務的公司之一,如圖4—8所示為亞馬遜中國網站的Logo。
  亞烏遜
  amazon.cn
  圖4—8亞馬遜Logo
  亞馬遜一開始隻經營書籍,現在則擴及瞭範圍相當廣的其他産品,已成為全球商品品種最多的網上零售商和全球第二大互聯網企業,並以此獲得持續利潤的雲計算企業。電子商務的數據,閤並在這些大數據之中,僅僅是亞馬遜將數據變為現金的一種方式。
  亞馬遜在創立初期幾乎沒什麼交易,可以說亞馬遜經曆瞭一個漫長的“等待期”。然而在這期間,亞馬遜悟齣瞭一個道理,就是良好的客戶體驗可以帶來更多客戶流量。客戶流量增加就會吸引更多第三方公司投入自己的産品上架,於是更多的賣方就會加入進來,豐富瞭亞馬遜的産品品類,這就使亞馬遜的客戶體驗得到瞭提升。
  客戶流量增加以後會産生“物流紅利”,亞馬遜把“物流紅利”還給客戶,然後投入更多的庫房和設施,進一步提高客戶體驗。
  ……

前言/序言


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